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Enregistrement W3086267378 · doi:10.1186/s12984-020-00750-x

Exoskeleton use in post-stroke gait rehabilitation: a qualitative study of the perspectives of persons post-stroke and physiotherapists

2020· article· en· W3086267378 sur OpenAlexafffund
Julie Vaughan‐Graham, Dina Brooks, Lowell Rose, Goldie Nejat, José L. Pons, Kara K. Patterson

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésExoskeletonRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)Qualitative researchMedicineSession (web analytics)Wearable computerPowered exoskeletonPhysical therapyPsychologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wearable powered exoskeletons are a new and emerging technology developed to provide sensory-guided motorized lower limb assistance enabling intensive task specific locomotor training utilizing typical lower limb movement patterns for persons with gait impairments. To ensure that devices meet end-user needs it is important to understand and incorporate end-users perspectives, however research in this area is extremely limited in the post-stroke population. The purpose of this study was to explore in-depth, end-users perspectives, persons with stroke and physiotherapists, following a single-use session with a H2 exoskeleton. METHODS: We used a qualitative interpretive description approach utilizing semi-structured face to face interviews, with persons post-stroke and physiotherapists, following a 1.5 h session with a H2 exoskeleton. RESULTS: Five persons post-stroke and 6 physiotherapists volunteered to participate in the study. Both participant groups provided insightful comments on their experience with the exoskeleton. Four themes were developed from the persons with stroke participant data: (1) Adopting technology; (2) Device concerns; (3) Developing walking ability; and, (4) Integrating exoskeleton use. Five themes were developed from the physiotherapist participant data: (1) Developer-user collaboration; (2) Device specific concerns; (3) Device programming; (4) Patient characteristics requiring consideration; and, (5) Indications for use. CONCLUSIONS: This study provides an interpretive understanding of end-users perspectives, persons with stroke and neurological physiotherapists, following a single-use experience with a H2 exoskeleton. The findings from both stakeholder groups overlap such that four over-arching concepts were identified including: (i) Stakeholder participation; (ii) Augmentation vs. autonomous robot; (iii) Exoskeleton usability; and (iv) Device specific concerns. The end users provided valuable perspectives on the use and design of the H2 exoskeleton, identifying needs specific to post-stroke gait rehabilitation, the need for a robust evidence base, whilst also highlighting that there is significant interest in this technology throughout the continuum of stroke rehabilitation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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